Python Portal
Ir al canal en Telegram
Всё самое интересное из мира Python Сотрудничество, реклама: @devmangx Менеджер: @Spiral_Yuri РКН: https://clck.ru/3GMMF6
Mostrar más
Red:📈 Análisis del canal de Telegram Python Portal
El canal Python Portal (@pythonportal) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 50 990 suscriptores, ocupando la posición 2 541 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 12 059 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 50 990 suscriptores.
Según los últimos datos del 27 agosto, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -384, y en las últimas 24 horas de -25, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 9.38%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 4.76% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 4 786 visualizaciones. En el primer día suele acumular 2 425 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 19.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como строка, none, true, модуль, peter.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Всё самое интересное из мира Python
Сотрудничество, реклама: @devmangx
Менеджер: @Spiral_Yuri
РКН: https://clck.ru/3GMMF6”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 28 agosto, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
50 990
Suscriptores
-2524 horas
-1347 días
-38430 días
Archivo de publicaciones
50 990
Чёрт… хакеры это точно оценят.
Кто-то выложил в опенсорс универсальный тулкит для взлома, который объединяет все основные инструменты пентеста в одно CLI-меню.
Ставишь один раз — и сразу получаешь доступ к инструментам из всех категорий: анонимность, сбор информации, атаки на беспроводные сети, подбор паролей, сканирование веба, фреймворки эксплуатации, генерация полезной нагрузки и т.д.
Называется HackingTool.
→ Одно меню запускает Tor, Anonsurf, Macchanger и цепочки прокси за секунды
→ Включает Nmap, Dracnmap, RED HAWK и ReconSpider для полной разведки сети
→ Содержит SQLMap, XSStrike, WPScan и SecretFinder для эксплуатации веба
→ Есть John the Ripper, Hashbuster и BruteX для атак на пароли
51K звёзд. Работает на любом Linux-дистрибутиве.
Полностью опенсорс.
👉 @PythonPortal
50 990
GitHub-репозитории, чтобы прокачать Python
- Веб-разработка с Django — https://github.com/django/django - Инструментарий для Data Science — https://github.com/rasbt/python-machine-learning-book - Алгоритмические задачи — https://github.com/TheAlgorithms/Python - Рецепты машинного обучения — https://github.com/ageron/handson-ml2 - Лучшие практики тестирования — https://github.com/pytest-dev/pytest - Скрипты для автоматизации — https://github.com/soimort/you-get - Продвинутые концепции Python — https://github.com/faif/python-patternsКидайте в закладки и делитесь с коллегами 🌟 👉 @PythonPortal
50 990
F = q(E + v \times B)
Наблюдать, как сила Лоренца из абстракции из учебника превращается в 30 000 об/мин в реальном времени — чистый дофамин.
В какой-то момент поток магнитного поля уже воспринимается как физическое размытие.
Большинство видит «крутящуюся игрушку», но по факту это векторное произведение скорости и магнитного поля, дающее силу, создающую момент на якоре. Это и есть практическое проявление уравнений Максвелла — не формулы, а реальная физика в работе.
Это демонстрация базового принципа работы коллекторных электродвигателей постоянного тока.
👉 @PythonPortal
50 990
MIT сделал ход, который ставит под сомнение ставки индустрии на рост контекстного окна.
Они решили проблему памяти не увеличением «окна», а сменой модели работы с данными.
Проблема.
У любой модели есть предел — контекстное окно. При его переполнении возникает деградация качества: факты теряются, связи между частями текста исчезают, ответы становятся хуже.
Это называют «деградацией контекста».
Что делали раньше.
RAG (генерация с извлечением):
- документ режется на чанки
- хранится во внешнем хранилище
- перед запросом извлекаются «релевантные» куски
Проблемы:
- извлечение делает предположение до чтения
- ошибки в выборе → модель не видит нужные данные
- связи между частями документа разрушаются
Подход MIT.
Документ не помещается в контекст вообще.
Он хранится вне модели, например как переменная.
Модели сообщается, что данные существуют и как к ним обращаться.
Дальше модель:
- пишет код для поиска
- использует регулярные выражения
- извлекает нужные фрагменты
- подгружает только релевантные части
Ключевой момент.
Обработка становится рекурсивной:
- модель находит релевантные участки
- запускает подзадачи (сабагенты) для их анализа
- агрегирует результат
Нет сжатия, нет потерь, нет переполнения контекста.
Результаты.
- обработка до ~10 млн токенов
- значительный прирост качества на задачах с длинным контекстом
- стоимость сопоставима с обычными запросами
Вывод.
Фокус смещается:
не «сколько текста держать в голове»,
а «как эффективно к нему обращаться».
Модель начинает работать как разработчик с доступом к данным:
поиск → извлечение → анализ → агрегация.
Ссылки:
- Статья: http://arxiv.org/abs/2512.24601
- Код: http://github.com/alexzhang13/rlm
👉 @PythonPortal
50 990
Разработчик на Rust фактически «убил» Headless Chrome.
Проект называется Obscura — браузер без графического интерфейса с открытым исходным кодом, изначально заточенный под ИИ-агентов и масштабный скрейпинг.
Chrome vs Obscura:
- Память: 200MB+ → 30MB
- Бинарник: 300MB+ → 70MB
- Загрузка страницы: 500ms → 85ms
- Старт: 2s → мгновенно
- Антидетект: отсутствует → встроен
Один бинарник. Без Node, без Chrome, без зависимостей.
Стелс-режим:
→ Рандомизация отпечатка на каждую сессию (GPU, canvas, аудио, батарея)
→ 3 520 трекер-доменов заблокированы по умолчанию
→
navigator.webdriver замаскирован под реальный Chrome
→ Маскирование нативных функций, чтобы детекторы не могли их определить
Подменяет Puppeteer и Playwright через протокол отладки Chrome. Без изменений кода.
Если используются агенты или серьёзный скрейпинг в масштабе — репозиторий даёт прямую выгоду.
Полностью open source.
👉 @PythonPortal50 990
Совет на 2026 год — переходите в ML.
Пока обычные разрабы конкурируют с ИИ-копилотами, ML-инженеры эти самые нейронки создают.
В эпоху нейростей это самые востребованые люди в мире программирования. Зарплаты мидлов начинаются от 250 000 ₽, а у сеньоров в BigTech доходят до 700 000 ₽.
А чтобы освоить его всего за 4 месяца без лишней суеты — изучите канал Артема Алехина.
Его бэкграунд: Руководитель команды в Сбере, валютная удаленка. К 22 годам вышел на доход 1 000 000+ ₽ в месяц.
На канале вы найдёте:
— Всё про самые востребованные стеки(Python, ИИ-агенты, NLP) и почему математика — это не страшно, если учить только нужное.
— Как оформить резюме, чтобы оно пролетало через любые LLM-фильтры и ATS-системы прямо к тимлидам.
— Скрипты переговоров, которые помогли его ученикам прыгнуть с 0 до 360к всего за 8 месяцев.
Во времена острой нехватки ML-разработчиков, это лучшее время, чтобы перекатиться. Переходи и изучай: https://t.me/+w33eYYK1a2kwOWI6
50 990
Набор из 54 компонентов анимации загрузки в терминальном стиле для React Native и Expo, реализованных полностью на тексте без нативных зависимостей.
Разделены на четыре категории: Braille, ASCII, стрелки и Emoji. Работают только на Text и setInterval, без использования нативных модулей. Можно просто скопировать нужный компонент из src/components/spinners — подходит для сценариев вроде стриминга вывода ИИ-агентов, интерфейсов в стиле CLI и подобных задач. ❤️❤️
👉 @PythonPortal
50 990
HTML заходит в 3D? Или наоборот?
С новым HTML in Canvas от WICG теперь можно напрямую размещать нативные DOM-элементы внутри сцен WebGL / WebGPU. Пока это экспериментальная фича, но потенциал для 3D-интерфейсов и визуальных эффектов значительный.
Этот демо-проект собран на Three.js и Omma AI (инструмент от Spline). Новый способ посмотреть, на что способен веб.
Интересно посмотреть демо?
👉 @PythonPortal
50 990
Редакторы Markdown — это текстовые инструменты, которые позволяют быстро форматировать контент с помощью простого синтаксиса — широко используются как де-факто язык для структурирования промптов и вывода в AI 😎
👉 @PythonPortal
50 990
GPT Image 2 + Codex: или как сделать так, чтобы Codex не был слаб в UI.
Шаг 1: Сгенерировать изображение интерфейса (это нативно поддерживается в Codex)
Шаг 2: Попросить Codex реализовать UI по этому референсу
Шаг 3: Гонять итерации, пока результат не будет максимально совпадать с изображением
Codex слабо справляется со стартовым UI, но хорошо реализует интерфейс по референс-дизайну. Поэтому рабочий подход такой: сначала делаешь несколько итераций через модель генерации изображений, потом Codex уже нормально собирает UI по готовому референсу.
👉 @PythonPortal
50 990
Стек AI/ML — это многослойный набор инструментов, покрывающий полный воркфлоу разработки моделей 😎
👉 @PythonPortal
50 990
Сталкивался с тем, как безопасно шарить API-ключи внутри команды?
Файл
.env хранит конфигурацию вроде API-ключей и URL базы данных в открытом виде.
Поэтому коммит в git приводит к утечке всех секретов. Обычно файл добавляют в .gitignore, а креды раздают вручную через Slack или менеджеры паролей.
Со временем секреты расползаются по разным местам без единого источника истины.
dotenvx решает это, шифруя .env через криптографию с открытым ключом.
Можно коммитить зашифрованный файл в git, а команде нужен только приватный ключ (хранится в .env.keys, который в .gitignore) для расшифровки при запуске приложения.
Ключевые возможности:
• Работает с Python, Node, Go, Ruby, Rust и другими через единый CLI
• Шифрует .env с использованием той же криптографии, что и Bitcoin (secp256k1)
• Разделяет окружения через .env.production, .env.staging и .env.ci
👉 @PythonPortal
50 990
Быстрый совет по Code, о котором ты можешь не знать: содержимое скобок и строк можно выделить простым двойным кликом 🖱
👉 @PythonPortal
50 990
Бывший исследователь MIT Исаак Фримен бросил PhD и выложил роадмап на 50 000 GPU H100 для эмуляции полноценного человеческого мозга.
Он описал полный путь — от червя с 302 нейронами до человека с 86 миллиардами нейронов. Стоимость коннектомики сейчас оценивается примерно в $100 за нейрон, и основным узким местом остаётся сбор данных с помощью продвинутых микроскопов — у «цифровых людей» появился реалистичный таймлайн.
https://pdf.isaak.net/thesis
👉 @PythonPortal
50 990
Google DeepMind выпустили, пожалуй, самый тревожный отчёт по кибербезопасности за год.
Они описали поверхность атак, о которой почти не говорят в контексте ИИ.
Сайты уже умеют определять, что к ним пришёл агент, и отдавать ему совсем другой контент, чем человеку.
- скрытые инструкции в HTML
- вредоносные команды в пикселях изображений
- джейлбрейки, зашитые в PDF
Эта «асимметрия детекции» означает: пользователю показывается нормальный контент, а агенту — скрытый и вредоносный.
Агент не понимает, что его обманывают. Он просто обрабатывает вход и действует.
Вот поверхность атак, о которой мало говорят:
→ косвенные веб-инъекции: инструкции, спрятанные в HTML-комментариях, CSS-трюках или тексте «белым по белому»
→ мультимодальная стеганография: команды, закодированные прямо в пикселях изображений, невидимые человеку, но читаемые моделями зрения
→ джейлбрейки в документах: инструкции, спрятанные глубоко в PDF, таблицах и календарных событиях
→ отравление памяти: внедрение ложных данных, которые сохраняются и влияют на будущие сессии
→ атаки на утечку данных: агент вынуждается отправлять приватную информацию на контролируемые атакующим эндпоинты
→ каскады между агентами: худший сценарий — агент A скомпрометирован, передаёт «яд» агенту B, затем C, и заражается весь пайплайн из-за доверия между агентами
Самая отрезвляющая часть отчёта: защита серьёзно отстаёт.
Санитизация входа не работает — пиксели нельзя «очистить».
Инструкции уровня промпта вроде «игнорируй подозрительные команды» не помогают — атаки маскируются под легитимные.
Человеческий контроль невозможен на скоростях и масштабах, на которых работают агенты.
Если агенту поручить анализ 50 сайтов, невозможно проверить, одинаковый ли контент получил агент и пользователь.
👉 @PythonPortal
